社交网络信息多阶段循环传播研究

发布时间：2020-05-23 02:46

【摘要】：“富媒体”社交网络化服务模式的日益多元化,给人们的生活和工作带来便利同时,伴随其产生的失实恶意信息蔓延现象,严重扰乱了网络空间秩序。但社交网络信息传播研究可以帮助人们正确认识其传播特征及规律,为企业和舆情监测机构提供理论基础和实践指导,从而改善网络空间秩序。基于复杂网络理论和典型传播模型,构建社交网络信息多阶段循环传播模型(SEI_nRS),结合新浪微博用户行为数据,重点分析信息多阶段和循环传播特征和规律,并对信息传播网络结构特征以及信息传播的关键系数与传播的关系进行分析。同时提出改善(或阻碍)信息多阶段循环传播的方法。具体工作内容如下:(1)构建社交网络信息多阶段循环传播模型(SEI_nRS)。描述社交网络信息多阶段循环传播特性及其过程,并在稳态条件下求出关键系数解析解,包括易接受率、失兴率、重生率、信任度、非均匀传播力等,准确刻画社交网络信息多阶段循环传播特征。(2)利用新浪微博“王宝强离婚事件”用户行为数据对多阶段循环传播模型进行实证分析。对于网络结构特征,分别从信息传播路径特征、拓扑结构特征,包括出入度分布特征、平均最短路径长度和聚类系数大小方面进行分析。(3)采用节点收缩法多次迭代,计算出信任度阈值,利用传播个体自身属性和中心性指标对其非均匀传播力进行衡量。并绘制转发分布图来展示信息传播循环特性,同时基于节点数量变化对模型关键系数与信息传播的关系进行量化分析。研究结果表明:(1)社交信息传播网络结构符合小世界性和无标度性,并具有级联传播特性;(2)在信任度阈值范围内,信息传播个体对所接收的信息结合上层传播量的大小来衡量其可信程度;(3)传播个体自身属性与传播量呈正相关关系;中心性平均值较大,说明信息传播个体传播能力具有非均匀性;(4)信息传播个体具有非免疫性,传播量分布具有“重尾”特点,说明非免疫个体中信息流出量较少的个体是信息循环传播的主力军;(5)易接受率和重生率与信息传播量呈正相关关系,失兴率与信息传播量呈负相关关系。基于以上研究结论,可以通过控制信息可信程度加强信息的真实性;通过调控传播者非均匀传播力来充分发挥传播个体的传播力;同时,对传播循环过程中失兴个体、易接受信息个体和重生个体变化率情况进行不间断监测实现全面舆情监督。
【图文】：

节点,传播研究,概率,社交

社交网络信息多阶段循环传播研究则网络。构建一个含有 n 个节点且每个节点都有 k 个初连边。网络中的节点以概率进行随机化连接，条件是任意两个节点之间不能重复连接。的值为 0 时，形成规则网络；当概率 p 的值为 1 时，形成则网络和随机网络之间，图 2.1 描述了 WS 网络的演化过

路径图,网络信息传播,社交,路径图

CDEC1C2D1D2E1E2......D EC2 OCDE图 4.3 微博级联传播路径示意图传播的流动深度，绘制“王宝强离婚事件”传播路径图，如流入方向。该信息的传播是以“王宝强”为源中心节点，其根据信息流动方向寻找到源中心节点。如此便形成层层扩散点“朋克松布”为传播网络中仅次于源节点传播量的节点，发挥了重要作用，，如图 4.5 所示。
【学位授予单位】：济南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：C912.3

【参考文献】